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申请/专利权人：通号(长沙)轨道交通控制技术有限公司

摘要：本发明公开了一种电气量多特征融合的互感器故障诊断方法、设备及介质，首先采集包括多种故障类型的互感器二次侧电压或电流数据作为样本数据。一方面，将样本数据依次输入多个浅层网络，将其输出作为样本数据的自提取特征；另一方面，对样本数据进行小波分解，将样本数据变换到不同的子频带中，求取每一层的小波系数能量作为样本数据的小波特征来表征各频带内信号的变化情况。将自提取特征、小波特征标准化处理后，输入支持向量机进行故障诊断。该发明能够对互感器故障进行有效识别，不需要安装额外的传感器、数据采集装置，不依赖人工设计特征，具有更高的准确性和通用性。

主权项：1.一种基于电气量多特征融合的互感器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：A、数据采集：采集互感器二次侧的多个电流或电压信号作为样本数据；B、互感器自提取特征的提取：设置依次连接的4个神经网络模型，并基于步骤A中采集的样本数据进行训练，直到训练完成；然后向神经网络模型输入实际运行中采集的待诊断数据，以神经网络模型的输出作为互感器自提取特征H1来进行提取；C、互感器小波特征的提取：C1、对实际运行中获取的待诊断数据进行5层小波分解，将待诊断数据变换到6个不同的子频带中，得到各频带小波分解系数；C2、对各频带小波分解系数进行处理，求取每一频带的小波系数能量bj：bj＝∑|xj|2式中bj为某一尺度小波系数绝对值的和，xj为第j频带的小波包分解系数；C3、按照频率由小到大的顺序对bj进行排列并进行归一化处理，然后构造互感器小波特征H2： H2＝[b′1，b′2，b′3，b′4，b′5，b′6]D、使用支持向量机对特征向量进行故障诊断D1、结合步骤B和步骤C得到的自提取特征和小波特征，得到最终的特征向量H：H＝[H1H2]D2、对特征向量H进行Z-score标准化处理以增强数据的可比性：H′＝H-uσ式中μ为特征向量H的均值，σ为特征向量H的标准差，H′为标准化后的特征向量；D3、将标准化后的特征向量H′作为支持向量机输入特征，支持向量机输出采用one-hot编码，编码与故障类型一一对应，然后通过枚举法调整支持向量机参数，直到得到最优的故障诊断效果。

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